2. Python日志基础：logging模块核心概念

日志这东西，说白了就是程序的「黑匣子」。

我刚做运维那会儿，线上服务出了问题，第一反应就是翻日志。但那时候的日志写得乱七八糟，有的用print，有的自己写文件，查个问题跟大海捞针似的。后来我学乖了——统一用Python的logging模块，这才算真正入了门。

2.1 为什么非要用logging？

你可能会问：我直接用print不香吗？

嗯，小脚本确实可以。但生产环境里，print有几个硬伤：

• 没法控制输出级别——调试信息跟错误信息混在一起
• 没法灵活配置——想同时输出到文件和终端？得自己写两套逻辑
• 没法格式化——时间戳、进程ID、行号，这些信息print写起来太累

logging模块就是来解决这些问题的。它把日志这件事抽象成了几个核心组件，你只需要搭积木一样组合起来就行。

2.2 四大核心组件

logging模块有四个核心概念：Logger、Handler、Formatter、Filter。

我习惯把它们比作一个「日志流水线」：

2.3 Logger：你的日志入口

Logger是你直接打交道的对象。我一般这样创建：

import logging

# 创建一个logger
logger = logging.getLogger('my_app')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

这里有个坑——getLogger传的参数是logger的名字，不是日志文件路径。名字可以随便起，但建议用模块名，比如__name__。

2.4 Handler：日志去哪了？

Handler决定日志的「目的地」。常用的有：

• StreamHandler——输出到终端（标准输出）
• FileHandler——输出到文件
• RotatingFileHandler——按文件大小滚动
• TimedRotatingFileHandler——按时间滚动

举个例子，我想同时输出到终端和文件：

import logging

logger = logging.getLogger('my_app')
logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 终端处理器
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)

# 文件处理器
file_handler = logging.FileHandler('app.log')
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)

# 把处理器加到logger上
logger.addHandler(console_handler)
logger.addHandler(file_handler)

2.5 Formatter：日志长什么样？

Formatter就是日志的「化妆师」。我常用的格式：

formatter = logging.Formatter(
    '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

常用的格式化字段：

Formatter要绑定到Handler上：

console_handler.setFormatter(formatter)
file_handler.setFormatter(formatter)

2.6 Filter：精准控制日志

Filter用得相对少，但关键时刻很管用。比如我只想记录某个模块的ERROR日志：

class MyFilter(logging.Filter):
    def filter(self, record):
        return record.name == 'my_app' and record.levelno == logging.ERROR

handler.addFilter(MyFilter())

你想想看，如果日志量特别大，用Filter可以精准筛选，避免磁盘被撑爆。

2.7 日志级别：从DEBUG到CRITICAL

Python定义了五个级别，从低到高：

级别是「向上包含」的。比如你设置级别为WARNING，那WARNING、ERROR、CRITICAL都会记录，DEBUG和INFO不会。

2.8 完整示例：一个生产级的日志配置

最后，给你看一个我常用的配置模板：

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler

def setup_logger(name, log_file='app.log', level=logging.INFO):
    logger = logging.getLogger(name)
    logger.setLevel(level)
    
    # 文件处理器，按10MB滚动，保留5个备份
    file_handler = RotatingFileHandler(
        log_file, maxBytes=10*1024*1024, backupCount=5
    )
    file_handler.setLevel(level)
    
    # 终端处理器
    console_handler = logging.StreamHandler()
    console_handler.setLevel(logging.WARNING)
    
    # 格式化器
    formatter = logging.Formatter(
        '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
    )
    file_handler.setFormatter(formatter)
    console_handler.setFormatter(formatter)
    
    logger.addHandler(file_handler)
    logger.addHandler(console_handler)
    
    return logger

# 使用
logger = setup_logger('my_service')
logger.info('服务启动成功')
logger.error('数据库连接失败')

这个配置里，文件记录所有INFO及以上日志，终端只显示WARNING及以上。文件按大小滚动，不会无限增长。

嗯，logging模块的基础就这些。说白了就是四个组件搭积木——Logger是入口，Handler是出口，Formatter是造型，Filter是安检。你把这四个搞明白了，日志这块就算入门了。

下一章我们聊聊怎么把这些基础应用到实际监控场景中，到时候会更有意思。